数据仓库：历史、演变与决策支持系统

数据仓库作为现代信息技术的核心组成部分，起源于决策支持系统的漫长发展历程。在20世纪60年代初，信息处理领域正处于起步阶段，主要的工作集中在基于主文件的应用上，如报表和程序，主要编程语言是COBOL，数据通过穿孔卡存储在磁带上，这种介质虽然便宜但访问效率低下，且存在数据一致性维护和程序管理的问题。 随着技术的发展，到了60年代中期，主文件的数量激增，导致数据冗余严重，这对系统的稳定性和效率提出了挑战。这些问题催生了对更高效数据管理和分析的需求，推动了决策支持系统向着更高级别的数据仓库演变。在这个过程中，数据仓库逐渐成为核心，它旨在提供一个集中、整合的环境，支持非实时的、跨多个源的数据查询和分析，以支持企业的决策制定。 早期的数据仓库设计往往注重大规模的数据存储和处理能力，包括并行处理和批量加载技术，以及数据仓库的物理模型设计，如星型、雪花型等。同时，数据仓库技术还包括ETL（提取、转换、加载）过程，用于清洗、集成和加载来自不同源的数据，确保数据的质量和一致性。 随着时间的推移，数据仓库进一步发展出了OLAP（在线分析处理）技术，使得用户能够进行多维数据分析，进行灵活的切片、切块和钻取操作，以快速获得所需的信息。此外，数据仓库还结合了数据挖掘和商业智能工具，帮助企业发现隐藏的模式和洞察，支持战略决策。 总结来说，数据仓库的发展是一个持续的过程，它不仅解决了早期信息系统的问题，还随着业务需求和技术进步不断演进，成为企业不可或缺的数据管理基础设施。学习数据仓库，不仅是理解数据库技术和查询优化，更是理解和掌握如何构建和利用有效的数据资产来驱动业务增长和优化决策。《数据仓库》这本书提供了深入理解这一领域的良好入门资源，对于想要在这个领域发展的专业人士来说，是一本值得深入研读的著作。